<!DOCTYPE html>
<html dir="rtl">
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>רגרסיה ליניארית מוכללת</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="תרשים תהליך עבודה של רגרסיה לינארית מוכללת"></h2>
        <hr/>
    <p>מבצע רגרסיה לינארית מוכללת 
(GLR) להפקת חיזויים או למידול משתנה תלוי מבחינת היחסים שלו לערכה של משתנים מסבירים.  ניתן להשתמש בכלי זה כדי להתאים מודלים רציפים (Gaussian), בינאריים (לוגיסטיים) ושל ספירה (Poisson).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>סוג ניתוח</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>מציין את אופן הפעולה של הכלי. ניתן להריץ את הכלי כדי לאמן מודל להערכת ביצועים בלבד, או לאמן מודל ולחזות תוצאות לישויות. להלן סוגי החיזויים:
                <ul>
                    <li> <b>התאמת מודל להערכת ביצועי מודל</b> - מודל יותאם ויוחל על נתוני הקלט. השתמש באפשרות זו כדי להעריך את מידת הדיוק של המודל לפני הפקת חיזויים על סט נתונים חדש או כדי להבין יחסים וגורמים של המשתנה הנחזה. הפלט של אפשרות זו יהיה שירות ישויות של הנתונים המותאמים ואבחוני מודל.
                    </li>
                    <li> <b>התאמת מודל וחיזוי ערכים</b> - חיזויים או סיווגים יופקו עבור ישויות קלט וישויות חיזוי. יש לספק משתנים מסבירים הן עבור ישויות החיזוי והן עבור הישויות שיש לחזות. הפלט של אפשרות זו יהיה שירות ישויות של המודל מותאם לנתוני הקלט, שיורת ישויות של ערכים חזויים ואבחוני מודל.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>התאמת מודל לצורך הערכת ביצועי המודל</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>השתמש במצב זה אם ברצונך להתאים מודל, ולחקור את ההתאמה.
            </p>
            <p>בעת בחירה באפשרות זו, אימון המודל יתבצע תוך שימוש בשכבת קלט. השתמש באפשרות זו כדי להעריך את מידת הדיוק של המודל לפני הפקת חיזויים על סט נתונים חדש. הפלט של אפשרות זו יהיה אבחוני מודל והמודל יוחל על נתוני האימון.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>התאמת מודל וחיזוי ערכים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>השתמש במצב זה אם ברצונך להתאים מודל, ולהחיל את המודל על סט נתונים להפקת תחזיות.
            </p>
            <p>חיזויים או סיווגים יופקו עבור ישויות. הפלט של אפשרות זו יהיה שירות ישויות, אבחוני מודל וטבלה אופציונלית של חשיבות משתנים.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>בחר שכבה ליצירת מודל</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>השכבה שמכילה את ישויות הנקודה, הקו, האזור או הטבלה אשר כוללות את המשתנים התלויים והמסבירים.
            </p>
            <p>בנוסף לבחירת שכבה מהמפה שלך, באפשרותך לבחור באפשרות  <b>בחר שכבת ניתוח</b> בתחתית הרשימה הנפתחת כדי לדפדף לתכנים שלך עבור סט נתוני שיתוף קובץ Big Data או שכבת ישויות. באפשרותך אופציונלית להחיל מסנן על שכבת הקלט או להחיל בחירה על שכבות מתארחות שנוספו למפה שלך. מסננים ובחירות מוחלים רק עבור ניתוח. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>בחר את השדות ליצירת מודל</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>השדה המספרי שמכיל את הערכים הנצפים שיש למדל ואת סוג הערך שאתה ממדל. יש שלוש סוגים של ערכים שניתן למדל
                <ul>
                    <li>רציף - מייצג ערכים רציפים. המודל שבו נעשה שימוש הוא Gaussian, והכלי מבצע רגרסיית  Ordinary Least Squares&rlm;.
                    </li>
                    <li>בינארי - מייצג ערכי הימצאות או היעדרות. אלה חייבים להיות ערכי 1 ו-0. המודל שבו נעשה שימוש הוא 'רגרסיה לוגיסטית'.
                    </li>
                    <li>ספירה - מייצג בלעדי ומייצג אירועים, לדוגמה, מספר מעשי פשע, אירועי מחלה או תאונות דרכים. המודל שבו נעשה שימוש הוא רגרסיית Poisson. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>בחר שכבה לחיזוי ערכים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>שכבה עם ישויות שמייצגות מיקומים שבהם יש לחשב אומדנים. כל ישות בסט נתונים זה מכילה ערכים עבור כל המשתנים המסבירים שצוינו. המשתנה התלוי עבור ישויות אלה יחושב באמצעות המודל שכויל עבור שכבת הקלט.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>בחר את השדות המסבירים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>שדה אחד או יותר שמייצגים את המשתנים המסבירים (שדות) שעוזרים לחזות את הערך . רק שדות מספריים יהיו גלויים לעין.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>בחר את אופן התאמת השדות המסבירים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>כיצד משתנים תואמים בשכבת האימון יותאמו למשתנים בשכבת החיזוי. רק המשתנים אשר משמשים בהפקת המודל ייכללו בטבלה. ניתן להשתמש בערכים מספריי בלבד. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>שם שכבת התוצאה</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> השם של השכבה שתיווצר.  אם אתה כותב ל- ArcGIS Data Store, התוצאות שלך יישמרו ב-<b>התוכן שלי</b> ויתווספו למפה. אם אתה כותב לקובץ שיתוף Big Data, התוצאות שלך יאוחסנו בקובץ השיתוף של Big Data ויתווספו למניפסט שלו. הם לא יתווספו למפה. שם ברירת המחדל מבוסס על שם הכלי ושם שכבת הקלט. אם השכבה כבר קיימת, הכלי ייכשל.
            </p>
            <p>התוצאות שיוחזרו יהיו תלויות בסוג הניתוח. אם אתה מתאים להערכת התאמת מודל, התוצאות יכילו שכבה של נתוני קלט המותאמים למודל ופרטי תוצאה שמעריכים את התאמת המודל. אם אתה ממתאים ומבצע חיזוי, התוצאות יכילו שכבה של נתוני הקלט שמותאמים למודל, שכבה של תוצאות חזויות ופרטי תוצאה שמעריכים את התאמת המודל.
            </p>
            <p>בעת כתיב ל- ArcGIS Data Store (מאגר נתונים יחסים או מרחבי-זמני של Big Data) בעזרת התיבה הנפתחת  <b>שמור תוצאה ב</b>, באפשרותך לציין את שם התיקייה ב- <b>התוכן שלי</b> שבה התוצאה תישמר.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
